Convolutional Neural Network
Una red neuronal convolucional (CNN) es un modelo de aprendizaje profundo especializado en trabajar con datos estructurados en forma de rejilla, como las imágenes o las señales temporales.
Funcionamiento
- Las capas convolucionales capturan patrones locales como bordes y formas.
- Las capas de pooling reducen la dimensionalidad manteniendo las características más relevantes.
- Las capas totalmente conectadas generan la predicción final.
Aplicaciones
- Visión por computador: clasificación de imágenes, reconocimiento facial, segmentación de objetos.
- Salud: análisis de imágenes médicas.
- Automoción: vehículos autónomos.
- Industria: inspección de defectos en producción.
Las redes convolucionales se consideran el estándar de oro en visión por computador desde la irrupción de modelos como AlexNet en 2012, que demostraron un salto de rendimiento frente a métodos tradicionales. Su éxito radica en su capacidad para aprender jerarquías de características directamente de los datos sin intervención manual.
Un aspecto interesante es que las CNN no solo identifican patrones visuales, sino que también se han adaptado a tareas como la clasificación de texto, la predicción en series temporales o el procesamiento de audio, donde la estructura en forma de rejilla sigue estando presente.
En la práctica, las CNN plantean retos importantes: requieren mucho poder de cómputo, son susceptibles al sobreajuste si los datos son limitados y pueden heredar sesgos del conjunto de entrenamiento. Aun así, gracias a avances como las redes residuales, las convoluciones separables en profundidad (MobileNet) o la combinación con mecanismos de atención, siguen siendo una pieza central del aprendizaje profundo moderno.
Referencia
- Gu, J., Wang, Z., Kuen, J., et al. (2018). Recent advances in convolutional neural networks. Pattern Recognition.
- Comprensión de redes neuronales convolucionales (CNN), Innovatiana
